package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringUtils;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CaCheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import jodd.util.StringUtil;
import org.redisson.api.geo.GeoSearchArgs;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.geo.Point;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * <p>
 * 服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXCUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    @Autowired
    private CaCheClient caCheClient;

    @Override
    public Result queryShopById(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {

//        判断是否需要坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
//        计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> search = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
                key,
                GeoReference.fromCoordinate(new Point(x, y)),
                new Distance(5000),
                RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().limit(end));
//        查询redis 按照距离排序，分页。
        if (search == null || search.getContent().isEmpty()) {
            return Result.ok();
        }
        // 根据类型分页查询
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>();
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = search.getContent();
        if (from >= content.size()) {
            return Result.ok();
        }
        content.stream().skip(from).forEach(res -> {
            String name = res.getContent().getName();
            Distance distance = res.getDistance();
            ids.add(Long.valueOf(name));
            distanceMap.put(name, distance);
        });
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
//        便利 将距离装入
        shops.stream().forEach(res -> res.setDistance(distanceMap.get(res.getId().toString()).getValue()));
        return Result.ok(shops);
    }

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
////        缓存穿透
////        queryWithPassThrough(id)
//        Shop shop = queryWithPassThrough(id);
//        if (shop == null) {
//            return Result.fail("店铺不存在");
//        }
        // 引入工具类 缓存穿透
//        Shop shop = caCheClient.queryWithPassThrough(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 缓存击穿
        Shop shop = caCheClient.queryWithLogicalThrough(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.ok(shop);
    }

    /*
     *   此时加入互斥锁 解决缓存击穿问题
     * */
//    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
//        //         店铺在Redis中的key规范 同一前缀 + 店铺id
//        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //         查询redis缓存中 是否会有这个内容
//        String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //         存在 直接返回
//        if (StrUtil.isNotBlank(s)) {
//            return JSONUtil.toBean(s, Shop.class);
//        }
//        /*
//         *   既然不是null  那一定是  ""
//         *   这样的话我们需要进行 返回错误了 防止继续去查询数据库
//         *   这个是缓存穿透的一个防护手段 上面讲解过了
//         * */
//        if (s != null) {
//            return null;
//        }
//        // 实现缓存重建
//        // 获取互斥锁
//        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
//
//        Shop byId = null;
//        try {
////            获取锁 直接使用String中的setnx即可 判断是否获取成功
//            boolean b = tryLocal(lockKey);
////            失败
//            if (!b) {
//                // 休眠
//                Thread.sleep(50);
//                // 重试 重新调用递归
//                queryWithPassThrough(id);
//            }
//            //         不存在 查询数据库
//            byId = getById(id);
//            //        不存在 返回错误
//            if (byId == null) {
//                /*
//                 *   写入空值内容 防止 持续 缓存穿透 造成服务器资源浪费
//                 *   时间设置成 2 min
//                 * */
//                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//                return null;
//            }
//            //        数据库存在
//            //         将数据放入redis中
//            /*
//             *   这个位置书写一个超时设置 避免资源浪费
//             *   主要是为了解决
//             *   缓存不一致问题
//             * */
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(byId), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            //         返回数据
//        } catch (Exception e) {
//            throw new RuntimeException(e);
//        } finally {
////            释放锁
//            delLocal(lockKey);
//        }
////        返回店铺详情
//        return byId;
//    }

    /*
     *
     *   逻辑删除解决缓存击穿问题
     * */
    public void saveShopToRedis(Long id, Long seconds) {
//        1.查询店铺数据
        Shop byId = getById(id);
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(byId);
//        2.封装逻辑过期时间
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(seconds));
//        3.写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    /*
     * 逻辑删除
     * */
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
//         查询redis缓存中 是否会有这个内容
        String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//         存在 直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(s)) {
            return JSONUtil.toBean(s, Shop.class);
        }
        /*
         *   既然不是null  那一定是  ""
         *   这样的话我们需要进行 返回错误了 防止继续去查询数据库
         *   这个是缓存穿透的一个防护手段
         * */
        if (s != null) {
            return null;
        }
        RedisData bean = JSONUtil.toBean(s, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) bean.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime localDateTime = bean.getExpireTime();

        if (localDateTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            return shop;
        }

        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean b = tryLocal(lockKey);
        if (b) {
            try {
                CACHE_REBUILD_EXCUTOR.submit(() -> {
                    this.saveShopToRedis(id, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL);
                });
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
//            释放锁
                delLocal(lockKey);
            }
        }
        return shop;
    }

    @Override
    // 添加事务 控制原子性
    @Transactional
    public Result myUpdate(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        /*
         *   先更新数据库
         *   再更新redis缓存
         * */
        updateById(shop);

        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        stringRedisTemplate.delete(key);
        return Result.ok();
    }

    private boolean tryLocal(String key) {
        Boolean judge = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(judge);
    }

    private void delLocal(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}